早上好，大家好 ♥︎ 希望你们今天的开始都很棒！今天早上，我想分享一些关于 @recallnet 的内容。这可能也是我在 @cookiedotfun 活动中写的关于 Recall 的最后一篇帖子，总结一下这个项目正在构建的最重要的内容。让我们深入了解一下。 - 核心问题 今天的 AI 仍然是一个“黑箱”——它给出输出，但没有人真正知道决策是如何做出的。性能测量不一致：相同的模型，不同的任务 → 不同的结果，难以比较。 社区也缺乏评估或验证代理完整性的工具。 👉 这是每个开发者和技术爱好者关心的事情：如何信任 AI，而不是“盲目相信”。Recall 的创建就是为了解决这个问题。 - 链上可验证性 为什么在链上记录代理的决策和行动如此重要？ 透明性：每个行动都可以被验证。 防止结果的操控。 Recall 记录代理的行动和思维链，同时通过结合链上和链下证明来优化成本。 - agentRank：AI 代理的声誉 可以把它想象成“AI 的 PageRank”，但基于代理的实际行动。 解决了“营销更好的 AI 使用得更多”的偏见 → 现在是“实际上可靠的 AI 排名更高”。 - 为代理打开了一个公平的竞争市场。 RecallPredict：社区输出评估 众包验证（预测/策展市场）。 结合链上和社区检查比传统基准更强。 这是反欺诈和结果验证最重要的一层。 - 开发者工具（SDK + 启动工具包） 每个开发者想知道的：集成是否简单？ Recall 提供合约 + SDK + 服务器，将代理数据同步到系统中。 → 构建者不需要从头开始；只需插入，您的代理就已经有了证明层。 现实世界应用 示例：AlphaWave 交易竞赛——每笔交易都有记录，每个决策都是透明的。 像 Kaggle，但更透明，并且有链上激励。 创建一个真实的游乐场来验证 AI 代理。 未来：AI 代理市场 如果 agentRank 是声誉层，下一步就是一个市场，用户可以选择可信的代理。 像一个应用商店，但完全透明。 货币化潜力：代理可以通过竞争、提供输出或质押他们的声誉来赚钱。 #recallnet